PTV VISSIM: моделирование транспортных потоков


vissim_screenshot

Необходимость моделирования транспортных потоков возникла уже очень давно. Моделирование, конечно же, не может быть самой целью и выполняется оно для математического описания сложного процесса движения транспортного потока, в результате чего можно получить необходимые проектировщику данные, прогнозировать и управлять режимом движения на проектируемом отрезке или узле улично-дорожной сети.
Если взглянуть в ретроспективе, то в США с так называемой «транспортной проблемой» столкнулись еще в 30-е годы прошлого века. Европа ощутила ее несколько позже – в 60-х годах, когда экономика оправлялась от последствий Второй мировой войны. Отечественные ученые столкнулись с данной проблематикой гораздо позже зарубежных коллег, очевидно, в силу невысокого уровня автомобилезации в бывшем СССР и плановости его экономики.
Между тем, зарубежные ученые столкнулись и с совершенно противоположной ситуацией. Еще Дональд Дрю (Donald Drew), в своей книге «Теория транспортных потоков и управление ими» (Traffic Flow Theory And Control) описал ситуацию следующего рода: многие исследователи, приступающие к работе в области Теории транспортных потоков, ставят себе задачей создание «идеальной» математической модели, способной описать стохастическое движение транспортного потока языком формул. Это в конечном итоге привело к нагромаждению огромного колличества всякого рода моделей, начиная от одной формулы, заканчивая целыми массивами, которые способна обработать лишь рабочая станция. Между тем, как бы там ни было, Теория транспортных потоков уже давно располагает нужным инструментарием в области моделирования транспортных потоков и «изобретать велосипед» здесь нет никакого смысла. Нужно лишь правильно использовать доступные ресурсы.
Модель WIEDEMANN`а в составе программного комплекса PTV VISSIM. Имитационное моделирование. PTV VISSIM – программа, развивающаяся уже более 30 лет. Конечно же, на рынке присутствуют и другие подобные средства моделирования, однако функциональности, точности и комплексному подходу VISSIM`а нет равных.
Система имитации PTV VISSIM состоит из двух отдельных программ, которые взаимодействуют друг с другом с помощью интерфейса, в котором происходит обмен данными измерений детекторов и данными о состояниях систем регулирования. Результат имитации — это анимация движения транспорта в виде графики в режиме реального времени и последующая выдача всевозможных транспортно-технических параметров, таких как, например, распределение времени в пути и времени ожидания, дифференцированных по группам пользователей.
В модель транспортного потока заложены модель следования за впереди идущим транспортным средством (ТС), с целью отображения движения в колонне за впереди идущим ТС по одной полосе движения и модель смены полосы движения. Зависящая от транспортного движения логика регулирования моделируется с помощью внешних программ регулирования светосигнальных установок. Программа для логического управления запрашивает параметры детекторов в такте от 1 секунды до 1/10 секунды (в зависимости от настройки и типа светофорных установок). Из полученных значений и временных интервалов программа определяет состояние всех систем регулирования для следующего шага имитации и вносят их в имитацию транспортного потока.
На многополосных проезжих частях водитель в VISSIM-модели учитывает не только впереди идущие транспортные средства, но и транспортные средства на обеих соседних полосах. Особенное внимание у водителя дополнительно вызывает светофор в 100 м перед достижением стоп-линии.
Существенным для точности системы имитации является качество модели потока транспортного движения, т.е. метода, с помощью которого рассчитывается передвижение транспортных средств в сети. В отличие от более простых моделей, в которых за основу берутся постоянные скорости и неизменное поведение следования за впереди идущими транспортными средствами, PTV VISSIM использует психофизиологическую модель восприятия WIEDEMANN`а (1974 г., 1999 г.). Основная идея модели заключается в том, что водитель ТС, движущегося с более высокой скоростью, начинает тормозить при достижении своего индивидуального порога восприятия относительно удаленности от впереди идущего, когда дистанция до него начинает восприниматься им как слишком маленькая. Так как он не может точно оценить скорость впереди идущего ТС, то его скорость будет падать ниже скорости впереди идущего ТС до тех пор, пока он не начнет снова немного ускоряться после достижения своего порога восприятия, когда он начнет воспринимать возникшую между ним и впереди идущим ТС дистанцию как слишком большую. Это ведет к постоянному легкому ускорению и замедлению. С помощью функций распределения для скорости и дистанции имитируется различное поведение водителей.
Имитационная модель этого типа относятся к семейству car-following, на ряду с:

  • Gazis-Herman-Rothery (GHR);
  • CollisionAvoidancemodel (CA) – Модели Kametani и Sasaki, Гиппс, Леейцбаха, Крауса;
  • Psychophysicalor Action Pointmodel (AP) – Модель WIEDEMANN`а;
  • Linearmodel – Модели Helly, Hanken и Rockwell, Burnham и Seo, Aron Xing;
  • Fuzzylogic-based model (28.06.2010) – Модели Rekersbring, Henn, McDonald и Wu.

Модели семейства car-following ориентируются на характеристики индивидуального транспортного средства. Модель WIEDEMANN`а, являясь «психо-физической», выигрывает по количеству учитываемых факторов в моделировании транспортного потока на микроуровне. Она включает в себя характеристики водителя, самого транспортного средства и представляет «золотую середину» между клеточными автоматами и остальными классами моделей семейства car-following. После многочисленных эмпирических исследований, проведенных техническим университетом города Карлсруэ, эта модель следования за впереди идущим ТС стала эталонной. Более актуальные измерения доказывают, что изменившаяся за последние годы манера езды и технические возможности транспортных средств корректно отображаются в данной модели.
PTV VISSIM – это не столько модель транспортного потока, сколько инструмент для создания таких моделей. Исходными данными, для создания среднестатистической модели, скажем, регулируемого перекрестка будут:

  1. Данные о подоснове в виде либо растрового изображения, либо чертежа .dwg, которые следует отмасштабировать.
  2. Геометрические параметры рассматриваемого пересечения.
  3. Средства и способ организации движения транспорта и пешеходов.
  4. Время цикла для светосигнальных установок.
  5. Данные об интенсивностях транспортного потока по конкретным направлениям.
  6. Правила приоритета и конфликтные зоны на пересечении.
  7. Наличие припаркованных автомобилей, остановок общественного транспорта и пр.

После разработки, модель потребует калибровки, которую можно сделать, использую внутренние инструменты и возможности программы.
Имитационное моделирование, на данном этапе представляется мощным инструментом для оценки и анализа движения транспортных и пешеходных потоков. Кроме того, программа уровня PTV VISSIM позволяет в значительной мере упростить работу проэктировщика и создает достоверную платформу для проектирования как дорожно-транспортных, так и любых градостроительных объектов.

Литература

  1. Дрю А. Теория транспортных потоков и управление ими. “Транспорт”, 1972 г., стр. 1-424
  2. Метсон Т. Организация движения. Научно-техническое издательство министерства автомобильного транспорта и шоссейных дорог РСФСР, — Москва, 1960. — 462 с.
  3. Bando, M., Hasebe, H., Nakayama A., Shibata, A. and Sugiyama, Y. (1995) “Dynamical Model of Traffic Congestion and Numerical Simulation“. Physical Review E 51.
  4. Brilon, W. and Hartmann, D. (2004) “Fortentwicklung und Bereitstellung eines bundeseinheitlichen Simulationsmodells für Bundesautobahnen“. Research project FE01/157/2001/IRB for the Bundesanstalt für Straßenwesen (Federal Highway Research Institute, Germany), in cooperation with the Ruhr- University Bochum. Germany.
  5. Bundesministerium für Verkehr, Bau- und Wohnungswesen (BMVBW). (2004) “Neubau von Bundesautobahnen“, Sept. 2004, http://www.bmvbw.de/Neubau-von-Autobahnen-.377.htm
  6. Gazis, D.C., Herman, R. and Rothery, R.W. (1961) “Non-linear Follow-the-Leader Models of Traffic Flow”. Operations Research 9, No.4
  7. Hoefs, D.H. (1972) “Untersuchung des Fahrverhaltens in Fahrzeugkolonnen“. Straßenbau und Straßenverkehrstechnik 140.
  8. Michaels, R. M. (1963). “Perceptual factors in car following.” Proceedings of the Second International Symposium on the Theory of Road Traffic Flow. Paris: OECD, 44-59.
  9. Sparmann, U. (1978) “Spurwechselvorgänge auf zweispurigen BAB- Richtungsfahrbahnen“. Straßenbau und Straßenverkehrstechnik 263.
  10. Theis, C. (1997) “Modellierung des Fahrverhaltens an Autobahnanschlussstellen“. PhD-thesis. University of Karlsruhe. Germany.
  11. Van Aerde, M. and Rakha, H. (1995). “Multivariate calibration of single regime speed-flow-density relationships”. Proceedings of the Vehicle Navigation and Information Systems (VNIS) Conference. Seattle. Washington.
  12. Wiedemann, R. (1974) “Simulation des Straßenverkehrsflusses“. PhD-thesis. University of Karlsruhe. Germany.

One thought on “PTV VISSIM: моделирование транспортных потоков

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s